Hay dos retos importantes que se interponen constantemente: data entre equipos y sistemas aislados, y la falta de coherencia en data y las definiciones de los KPI. Estos problemas suelen pasar desapercibidos, pero tienen un profundo impacto en el éxito de cualquier iniciativa de creación de paneles de control.

En este artículo, analizamos estos retos a través de un caso práctico real, poniendo de relieve cómo la fragmentación data la lógica incoherente suponen la mayor parte del esfuerzo en los proyectos de BI. Exploraremos el trabajo oculto que se requiere en el backend, los obstáculos encontrados y las estrategias que utilizamos para ofrecer una solución escalable a una Compañia automovilística internacional.

Los principales retos: data fragmentados data lógica descoordinada

Dos de los mayores obstáculos a la hora de crear paneles de control empresariales no son de carácter tecnológico, sino estructural: data fragmentados y una lógica empresarial descoordinada.

Las grandes empresas suelen estar estructuradas de tal manera que fomentan el funcionamiento independiente entre departamentos, unidades de negocio o mercados geográficos. Si bien esto puede aportar flexibilidad a nivel local, plantea importantes retos a la hora de establecer un sistema de información centralizado que abarque toda la organización.

Según la encuesta CDOIQ de Accenture y el MIT de 2021, el 37 % de Data (CDO) señalaron que la infraestructura fragmentada era el mayor reto a la hora de hacer realidad su data (Accenture, 2021). Antes de poder elaborar cualquier informe, los equipos deben determinar primero dónde data los data , quién es su propietario, cómo están estructurados y si son fiables. En muchos casos, el mero hecho de localizar el conjunto de datos adecuado puede suponer semanas de idas y venidas entre departamentos.

Incluso una vez que data obtenido los data , suelen surgir problemas de coordinación más profundos. Es habitual que los distintos equipos o regiones utilicen definiciones ligeramente diferentes para un mismo KPI. Un equipo puede medir las conversiones semanales basándose en las acciones de los usuarios, mientras que otro puede hacer un seguimiento utilizando los pedidos de productos. Sin una coordinación en las definiciones, resulta difícil crear paneles de control en los que confíen las partes interesadas. El resultado suele ser una falta de confianza en las cifras y una reticencia a basarse en el panel de control para la toma de decisiones.

Este panorama fragmentado también convierte data en una tarea ardua, mucho antes de que comience cualquier proceso de visualización. Se dedica una cantidad considerable de tiempo a limpiar, unir, estandarizar y transformar data brutos data sean utilizables. No se trata solo de una tarea técnica. A menudo requiere que varios equipos se pongan de acuerdo sobre la lógica que subyace a las métricas y las definiciones con las que trabajan. Sin este trabajo fundamental, ningún panel de control puede ofrecer información fiable. Pero, cuando se hace bien, permite generar informes escalables y fiables en los que varios equipos pueden basarse con confianza.

Caso práctico: implementación de paneles de control: el camino hacia la puesta en marcha

RESUMEN:

Artefact el encargo de crear paneles de control centralizados para un fabricante mundial de automóviles con el fin de mejorar la elaboración de informes en todas las regiones. Aunque el objetivo de optimizar los análisis y proporcionar información en tiempo real parecía claro, la realidad de implementarlo en una organización descentralizada pronto resultó ser más compleja de lo que se esperaba inicialmente.

DESAFÍO:

El negocio Compañiaestaba organizado por regiones y subdividido en mercados locales, cada uno de los cuales operaba con un alto grado de autonomía. Esto dio lugar a inconsistencias no solo en los sistemas utilizados, sino también en las propias definiciones de los indicadores clave. Un ejemplo llamativo: mientras que un mercado definía una «venta online» como el momento en que se realizaba un pedido en el sitio web, un mercado vecino solo la consideraba una venta una vez recibido el pago. Estas sutiles diferencias creaban importantes lagunas en los informes, especialmente cuando la dirección requería vistas consolidadas a nivel regional. ¿Qué definición era la correcta? ¿Cómo data podían agregar los data sin tergiversar el rendimiento?

SOLUCIÓN:
Para resolverlo, implementamos una data centralizadaque garantizaba que todos los mercados y regiones se ajustaran a definiciones y data comunes. Esto supuso rastrear cada indicador clave de rendimiento (KPI) hasta su data original y colaborar con los equipos locales para unificar las metodologías. El resultado no fue solo un panel de control, sino un cambio fundamental en la forma en que la Compañia y confiaba en sus data, lo que permitió generar informes precisos y escalables en todos los equipos y regiones.

Factores clave de éxito y lecciones aprendidas

A pesar de las dificultades, surgieron varios factores clave que contribuyeron a que el proyecto llegara a buen puerto:

  • Automatización de data : se ha eliminado el trabajo manual que antes se dedicaba a gestionar archivos de Excel y tablas dinámicas, lo que garantiza data en tiempo real.
  • Análisis centralizados: data consolidados data un único panel de control, lo que permite obtener información transversal de forma fluida.
  • Capacidades de generación de informes mejoradas: el tiempo de generación de informes se redujo de un día a una hora.

Lecciones aprendidas:

  • La coordinación entre el backend y el frontend es fundamental: los requisitos técnicos suelen evolucionar a lo largo del proyecto, lo que pone de relieve la necesidad de una coordinación temprana entre data y el diseño de los paneles de control.
  • Las limitaciones de las herramientas pueden condicionar tu solución: la plataforma de BI de terceros tenía restricciones de personalización, lo que obligó a buscar soluciones creativas y a gestionar las expectativas de las partes interesadas.
  • La gestión del cambio forma parte del trabajo: muchos empleados se mostraban reacios a dejar de usar Excel, lo que puso de manifiesto la necesidad de ofrecer formación proactiva, apoyo y una comunicación clara para impulsar la adopción del nuevo sistema.

El papel Artefacten la resolución de estos retos

En Artefact, nos especializamos en superar estos retos fomentando la colaboración, garantizando data y ofreciendo soluciones de inteligencia empresarial de gran impacto. En este proyecto, nuestro equipo logró coordinar con éxito a varios departamentos para:

  • Estandarizar las definiciones de los KPI: Facilitamos el diálogo entre los equipos para crear un conjunto de indicadores de rendimiento aceptado por todos.
  • Unificar Data : Nuestros expertos han optimizado data en las distintas regiones, eliminando las inconsistencias que antes dificultaban el análisis.
  • Acabar con los silos: al integrar data en una plataforma centralizada, hemos logrado ofrecer información en tiempo real y transparencia entre todos los equipos.
  • Ofrecer una solución escalable: hemos creado una plataforma que constituye una única fuente de información fiable, con más de 20 paneles dinámicos, que proporciona a las partes interesadas herramientas de generación de informes intuitivas y en tiempo real.
  • Adopción y formación: Una vez configuradas las funciones de generación de informes, organizamos una serie de sesiones de formación para garantizar que las herramientas se adoptaran e integraran en las actividades cotidianas de las partes interesadas.

Aprovechando la experiencia Artefact, transformamos el enfoque Compañiaen materia de data, ayudándola a pasar de unos informes fragmentados a un ecosistema analítico verdaderamente integrado.

Reflexiones finales: Para desarrollar capacidades de análisis y generación de informes, lo primero es sentar unas data adecuadas

En las grandes organizaciones, los principales obstáculos para la eficacia de los paneles de control rara vez son de carácter visual o técnico, sino estructural. Los sistemas fragmentados, las definiciones inconsistentes de los KPI y los equipos aislados entre sí generan un nivel de complejidad que ninguna herramienta de interfaz puede resolver por sí sola.

Como ha demostrado este proyecto, superar estos retos requiere algo más que simples herramientas. Exige una coordinación entre departamentos, una visión común de data data y el compromiso de sentar data sólidas antes de crear el primer gráfico. La mayor parte del esfuerzo se concentra en el backend, pero ese esfuerzo da sus frutos, ya que permite crear paneles de control escalables en los que los equipos confían, que adoptan y utilizan para tomar decisiones reales.

Para las empresas que desean mejorar sus capacidades analíticas, el mensaje es claro: inviertan en el arduo trabajo de unificar y preparar sus data. Una vez hecho esto, los paneles de control ya son pan comido.